可再生能源的开发和利用已经成为世界各国关注的焦点,作为可再生能源开发的重要方向,太阳能近年来的发展态势良好。太阳电池片是太阳能发电组件的基本单元,其质量直接影响发电效率,所以严格地对太阳电池片进行质量检测是十分必要的。现有的太阳电池检测方案一般无法兼顾表面缺陷和隐性缺陷,同时为了保证检测准确率需借助价格昂贵的高分辨相机等设备来完成图像采集。针对上述方案存在检测不全面、容错率较低等问题,本文设计了一种基于多源图像的太阳电池检测系统。该系统主要的研究内容如下:首先,设计一种基于视觉显著图和引导滤波增强的太阳电池表面缺陷检测算法。该算法引入人眼视觉注意机制,综合小波变换和频率调谐算法完成缺陷目标特征显著图的提取,利用引导滤波增强和形态学闭运算进一步优化缺陷目标的全局显著图。该方法获取的全局显著图既能突出缺陷目标的信息,又能滤除多余的背景,达到缺陷检测的目标。主要检测的表面缺陷类型包括划痕、缺角和污渍等。其次,设计一种基于视觉显著性和非下采样Contourlet变换的太阳电池隐性缺陷检测算法。首先采用一种随机中心环绕的显著性检测算法提取红外图像随机区域的局部显著图,接着对经显著性检测的红外图像和原始可见光源图像分别进行非下采样Contourlet变换,得到不同尺度和方向下的高低频子带系数,然后在低频部分和高频部分分别采用显著图引导法和绝对值取大法对系数进行融合,最后通过非下采样Contourlet逆变换即可得到重构的融合图像。最后,展开系统硬件配置与选型及上位机图像数据管理软件的设计。表面缺陷检测部分的图像采集模块由低角度双LED光源和相机组成,利用树莓派连接USB摄像头作为采集单元,图像传输模块则基于TCP网络传输协议,利用WIFI技术实现树莓派开发板与PC机之间的Socket通信;隐性缺陷检测部分则使用普通相机和低分辨率热像仪完成图像采集,设计一款集采集和传输图像功能于一体的APP。除此之外,本文还设计了一款上位机图像处理软件,使用MATLAB/GUIDE完成太阳电池检系统界面的开发。实验结果表明,该系统能够按照预期目标实现太阳电池片的检测,具有较好的检测效果。系统功能的完整性、可靠性及成本可行性等方面的性能良好,具有一定的工程价值。